《電子技術(shù)應(yīng)用》
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與奇點機智一起,,探尋電商智能客服的“致命細節(jié)”|白洞戰(zhàn)報

2019-04-26

  “我說了半天,它就只會裝聽不懂”

  “一言不合就開始賣萌”

  “超簡單的問題都回答的驢頭不對馬嘴”

  ……

  這年頭只要網(wǎng)上購物,,被聊天機器人,、“智障客服”花式虐心早已經(jīng)是家常便飯了,。而上述問題,其實統(tǒng)統(tǒng)都與如何賦予智能客服“智商”密切相關(guān),。

  因此,,腦極體白洞企業(yè)AI喚醒計劃的第二期節(jié)目,我們就邀請了智能對話創(chuàng)業(yè)企業(yè)奇點機智的CEO鄔霄云先生,,和計算機學(xué)會常務(wù)副主席黃惠燕女士,,來共同探討一下:想要搭建一個“棒棒噠”電商智能客服系統(tǒng),需要解決哪些“致命細節(jié)”,。

  這里先劇透一下結(jié)論:想要避開“智障式AI客服”,,僅僅依靠自然語言處理技術(shù)的進步還遠遠不夠,工程能力與產(chǎn)品落地能力可能才是成敗的關(guān)鍵,。另外,,管理用戶預(yù)期也至關(guān)重要哦。

  智能客服三重門:

  挑戰(zhàn)售后業(yè)務(wù)源于哪些無奈,?

  在整個交流過程中,,我們可以看到電商平臺智能客服最嚴重的問題——體驗焦慮,。

  大家想必也深有感觸,,網(wǎng)絡(luò)購物時往往更愿意向人類客服進行咨詢,,而這往往需要經(jīng)歷漫長的等待和輪候。一旦選擇了智能客服,,就會在聽不懂人話,、只會做選詞填空題、無法解決需求等等挫折中倍感窩火,。

  據(jù)奇點機智鄔總反饋,,他們服務(wù)的客戶也大多更傾向于將智能客服應(yīng)用在售后場景之中。這也體現(xiàn)了目前電商平臺的主流選擇:售前交給人工,,售后交給機器,。

  售前不配“被智能”嗎?答案顯然是否定的,。

  之所以出現(xiàn)這種情況,,原因就在于智能客服想要在售前體驗上拿到“高分”,實在是太難了,,而用戶的每一點體驗不滿,,最后都會變成平臺銷售額的淚啊,!

  簡單來說,,電商平臺的“售前智能化”,戳中了智能客服系統(tǒng)的三大軟肋:NLP技術(shù),、集成服務(wù),、商業(yè)場景三大關(guān)鍵點需要協(xié)同突破。

  一是NLP技術(shù)的局限性,。

  目前,,智能客服所普遍采用的F&Q系統(tǒng),能夠很好地解決售后過程中那些簡單清晰明了的服務(wù)訴求,,比如退貨地址,、使用方法、保質(zhì)期限等等問題,。

  但反觀售前,,用戶的問題往往非常發(fā)散且主觀化——“黃黑皮穿紅色好看嗎?”“我男朋友是工程師適合這個嗎,?”“能不能推薦點搭配的單品啊”……F&Q技術(shù)目前很難在這些問題上有出色的表現(xiàn),。想要閑聊,還是人類客服小姐姐更靠譜,。

  二是集成服務(wù)方的整體水平,。

  黃老師(她也是某電商平臺的 AI技術(shù)負責(zé)人)向我們闡述了電商平臺應(yīng)用AI的基本思路:

  平臺往往會追蹤最前沿的智能對話技術(shù)進展,,但自己并不會過多地介入底層技術(shù)開發(fā),而是選擇由2-3家技術(shù)集成服務(wù)商來提供服務(wù)模塊,。

  因此,,就要求奇點機智這樣的第三方服務(wù)商既要對高速變化的前瞻性技術(shù)高效地把握和應(yīng)用,又要對商業(yè)邏輯和商業(yè)場景有足夠清晰與深刻的認知,,最后還要能以簡單易用將技術(shù)整合為流程化的chatbot系統(tǒng),,再提供給商家。眾所周知,,國內(nèi)智能客服也是近兩年剛剛起步,,業(yè)務(wù)能力參差不齊,消費者對智能客服的印象自然也就眾說紛紜了,。

  三是商業(yè)場景的復(fù)雜度,。

  電商平臺售后幾乎都是相似的,但售前面臨的業(yè)務(wù)場景卻完全不同,。比如說護膚品商家,,在解決膚質(zhì)、搭配,、功效等問題時,,就可以大幅度引入智能客服來提升銷售效率,縮短接待時間,。但服飾類賣家,,面對的往往是“適不適合”“好不好看”之類的主觀題,機器人也無能為力,。商家售前流程的需求差異太大,,不能“放之四海皆準(zhǔn)”的智能客服系統(tǒng)自然也就要退居二線了。

  總而言之,,NLP技術(shù)瓶頸,、第三方服務(wù)水平參差不齊、商業(yè)需求復(fù)雜,,是桎梏智能客服能力向上延伸的幾個重要難點,。

  這就引發(fā)了另一個疑惑:消費者到底應(yīng)該對智能客服抱有怎樣合理的期待?智能客服之于電商平臺的價值究竟體現(xiàn)在哪里呢,?

  告別“想當(dāng)然”:

  智能客服系統(tǒng)的“行”與“不行”

  在白洞計劃的“反定義”環(huán)節(jié)中,,我們邀請兩位老師以撕標(biāo)簽的方式探討了許多大眾對于售前客服的刻板印象。

  從中可以發(fā)現(xiàn),,智能客服(甚至于人工智能),,究竟是“神”“神經(jīng)”,還是“神經(jīng)病”,有時候并不取決于技術(shù)本身的發(fā)展維度,,而是需要建立起一個理性的預(yù)期,。尤其是智能客服這樣與消費者聯(lián)系緊密的技術(shù)工具,最容易先被“神化”,,然后迅速失望變成“神經(jīng)病”,。

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  在這個過程中,電商平臺如何去管理用戶的預(yù)期就變得至關(guān)重要了,。除了先在售后環(huán)節(jié)“練兵”之外,,或許我們也應(yīng)該理性認知當(dāng)下智能客服系統(tǒng)的核心能力:

  1.做好選詞填空?!斑x詞填空”是一個看起來不怎么智能、卻不容有失的任務(wù),,像是用戶詢問“面膜一包幾片”,,機器準(zhǔn)確地回答出“3片”,用戶不會驚喜,;如果答成“四包”,,那就是要被全網(wǎng)群嘲的節(jié)奏了。語義理解(即讓機器明白用戶在問什么),,一直是NLP領(lǐng)域的技術(shù)難題,,尤其是中文還存在倒裝、反問,、同義句等語法,,因此,作為一種工具性的存在,,智能客服能夠做好“選詞填空”,,替代人工高效率地解決一些機械性問題,減少用戶的等待時間,,已經(jīng)能夠滿足企業(yè)和大部分用戶的實際需求了,。

  2.特殊語言任重道遠。隨著電商平臺的普世化,,越來越多的兒童,、老人、偏遠地區(qū)人口也開始在網(wǎng)上購物,,但智能客服想要通過語言識別的方式來準(zhǔn)確把握他們的需求,,也是難上加難。這需要兩個前提:一是有足夠大的語料詞庫進行訓(xùn)練,,目前該類數(shù)據(jù)集還并不多,,自然也沒有辦法進行系統(tǒng)訓(xùn)練;二是解決特殊語言的知識表達邏輯,。國際頂尖的語言算法(比如斯坦福Equilid)對于非正式方言的識別依然未能達到實用階段,。目前看來,,要么求助于人類客服,要么還是學(xué)好普通發(fā)吧,。

  3.個性化服務(wù)尚需時間,。大家期待的專屬客服與個性化服務(wù),目前看來依然遙遠,。盡管智能客服系統(tǒng)有一定的記憶功能,,能夠記住你上次說的尺碼、偏好,,但要實現(xiàn)個性化推薦,,往往需要很高的覆蓋率。商品的覆蓋率越高,,同一個商品出現(xiàn)的頻率也就越小,,買到差異化、個性化產(chǎn)品的幾率自然也就越大,。但要實現(xiàn)這一愿景,,往往需要企業(yè)進行大量的工作,比如大數(shù)據(jù)的收集與處理,、推薦模型的優(yōu)化,、chatbot的訓(xùn)練升級,對于業(yè)務(wù)場景復(fù)雜的電商平臺來說,,還有很長的一段路要走,。

  總的來說,一個理想中的智能客服系統(tǒng),,是時間的饋贈,。在此之前,需要技術(shù)人員,、企業(yè)管理者和大眾都多一份耐心,。

  未來面前,企業(yè)如何對癥下藥

  智能客服越來越成為電商平臺的標(biāo)配,,它的技術(shù)潛力已經(jīng)開始在產(chǎn)業(yè)端展現(xiàn)出來,。黃老師分享到,未來通過個性化,、智能化的chatbot,,智能客服也可以實現(xiàn)動態(tài)多輪對話,告別總是聽不懂的“鬼打墻”,,更關(guān)鍵的是,,機器的知識庫更加龐大,未來能夠取代人工實現(xiàn)向上銷售,即用戶的興趣探知和主動營銷,,從而幫助電商平臺更好地提升銷售額,,找到新的商業(yè)增長模式。

  聽起來是不是很美好呢,?那么,,在未來到來之前,行業(yè)應(yīng)該做好哪些準(zhǔn)備,?目前看來主要集中在三點:

  一是數(shù)據(jù)的積累,。

  與電商平臺相比,金融,、通信,、教育、保險等業(yè)務(wù)也在越來越多地引入智能客服系統(tǒng),,但它們的吐槽聲似乎要小很多,。一部分源自于這些傳統(tǒng)行業(yè)已經(jīng)在漫長的發(fā)展過程中積累了大量的知識和語料庫,能夠更好地訓(xùn)練模型,。

  對于電商平臺來說,盡管已經(jīng)展開了一些年齡,、性別,、地域、興趣等用戶特征的的大數(shù)據(jù)工作,,但還遠遠不夠,。在此基礎(chǔ)上建立包括用戶關(guān)系、用戶理解向量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,,并隨著用戶每一個行為實時學(xué)習(xí)和改變,,提供極致的服務(wù)體驗,將是未來電商平臺之間打出差異化的關(guān)鍵所在,。

  其次,,工程化。

  值得注意的是,,技術(shù)只是技術(shù),,讓電商平臺呈現(xiàn)差異化特質(zhì)還是在技術(shù)怎么使用。如何用同樣的技術(shù)實現(xiàn)不同的商業(yè)邏輯,,將用戶需求歸一成語義結(jié)構(gòu)信息,,并跟商業(yè)場景結(jié)合起來,降低商業(yè)轉(zhuǎn)化的成本,,才是問題的關(guān)鍵所在,。

  正如黃老師所說,智能對話一味關(guān)注在某些數(shù)據(jù)集中“跑分”已經(jīng)成為一個產(chǎn)業(yè)問題,高分只是基本功,,保證基礎(chǔ)的算法能力,。更關(guān)鍵的還是工程能力和產(chǎn)品落地能力。

  體現(xiàn)在現(xiàn)實場景中,,就是智能機器人能不能給出讓用戶滿意的回復(fù),,這就取決于商家能不能清晰地定義出自己的商業(yè)邏輯、產(chǎn)品邊界,,下沉到技術(shù)服務(wù)商身上,,能不能幫助商家建立起從復(fù)雜技術(shù)到商業(yè)流程的連接,畫出簡單易用,、符合實際的工具圖,。

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  以奇點機智的語音對話平臺——對話流為例,核心就是整合機器學(xué)習(xí),、自然語言理解(NLU)技術(shù),,通過對話流深度理解用戶意圖,通過動態(tài)對話不斷訓(xùn)練模型并自我糾正,,進而提供高效而準(zhǔn)確的服務(wù),。在這個過程中,企業(yè)不需要寫代碼或AI領(lǐng)域?qū)I(yè)知識,,就能夠快速創(chuàng)建語音對話體驗,,同時可以應(yīng)用于不同平臺和多種使用場景,不需要重復(fù)訓(xùn)練和部署,,大大降低了智能客服系統(tǒng)在企業(yè)端的落地門檻,。

  三是用戶習(xí)慣的培養(yǎng)。

  目前主流的用戶習(xí)慣還是通過文本形式進行交流,,與此同時,,也有越來越多的企業(yè)、商家選擇植入了聊天機器人與用戶實時互動,。比如優(yōu)衣庫的智能導(dǎo)航,,招行的語音導(dǎo)航,海底撈的智能訂餐電話客服等,,通過語音的方式與機器人進行智能對話交互,,正在成為未來的主流模式。

  為了應(yīng)對這種趨勢,,奇點機智和電商平臺也在思考,,如何將語音識別、聲紋識別等技術(shù)應(yīng)用到客戶端,,去引導(dǎo)和培養(yǎng)用戶的語音交互習(xí)慣,。比如給智能客服賦予一個擬人化的名稱和形象,,將對話欄設(shè)計成話筒的樣式等等,都是為了讓用戶在與智能機器人對話時更為自然,。

  至此,,在智能客服系統(tǒng)的進化過程中,我們可以看到NLP技術(shù)是如何從實驗室中的一個個復(fù)雜模型,,逐漸走進普羅大眾的生活,。這或許也可以作為一面鏡子,折射出AI與整個社會的融合發(fā)展歷程,。

  腦極體都試圖通過白洞計劃,,在每一個技術(shù)浪潮襲來的時刻,發(fā)出燈塔一樣的光亮,,在AI技術(shù)企業(yè)與產(chǎn)業(yè)端應(yīng)用者前行的必經(jīng)之路上,,照亮每一個暗礁與深坑。


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